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动态时间规正算法，用于语音识别，模式匹配等，在matlab环境下使用-Dynamic time warping algorithm for speech recognition, pattern matching, etc., in the matlab environment
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采用DTW（动态时间规整）的方法，实现简单语音（0-9的数字）的识别-DTW algorithm in isolated word speech recognition when the focus on the time warping and voice measure of calculation, but not on the reliability and validity of data for analysis. This paper presents an improved en
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研究了将语音识别中的 ( 动态时间规整) 算法用于声纹鉴别的技术。通过引入
DTW Dynamic Time Warping,
, 由所给的有限个样本建立最大相似于样本点的样本域, 计算被测样本的相似度。该算法提高了语
“样本域”的概念
音鉴别( 区分不同发音者) 的效率。有限人数的实验结果显示该算法辨伪率为 ( 人次) , 识别率 (98.75 400 81~93 80
人次) 。-Will be studied in speech recognition (dynamic
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动态时间规整 算法是一种运用动态规划原理计算时间矢量相似度的方法 在语音识
别等领域有着广泛的应用 窗口法是针对 算法的特点 采用了动态高效的空间管理办法 解
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决了通常的 算法需要存储一个较大的矩阵 因而在存储空间有限的硬件系统中难以实现的问题 窗口法已经在实际系统中得到了应用
-Dynamic time warping algorithm is a calculation using the principle of dynamic programming t
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dtw文件是运用DTW算法实现安静环境下语音识别的。其中vad.m是端点检测程序；lpc.m是计算LPC参数的程序；lpc21lpcc.m是计算LPCC参数的程序；mfcc.m是计算MFCC参数的程序；dtw.m是实现经典DTW算法的程序；dtw2.m是实现高效DTW算法的程序，testdtw.m是最终测试程序，其中可以通过改变其中的特征参数名选择不同的特征参数。-dtw file DTW algorithm is to use speech recognition in quiet envir
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dtw0文件是运用DTW算法实现噪声环境下语音识别的。其中vad.m是端点检测程序；lpc.m是计算LPC参数的程序；lpc21lpcc.m是计算LPCC参数的程序；mfcc.m是计算MFCC参数的程序；dtw.m是实现经典DTW算法的程序；dtw2.m是实现高效DTW算法的程序，testdtw.m是最终测试程序，其中可以通过改变其中的特征参数名选择不同的特征参数。-dtw0 file DTW algorithm is to use speech recognition in noisy env
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DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法。-DTW (Dynamic Time Warping, Dynamic Time Warping) algorithm based on dynamic programming (DP) ideas, to solve the pronunciation of different lengths of the temp
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DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法。用于孤立词识别，DTW算法与HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据，通过反复计算才能得到模型参数，而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中，DTW算法仍然得到广泛的应用。 -DTW (Dynamic Time Warping, dynamic time warping) algorithm
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先用端点检测将语音中有用的语音部分提取出来（即将头部和尾部的静音部分除掉），然后用LPC算法提取语音信号的特征参数，进行动态归整(DTW算法)后与模板库里面的标准语音作比较，最后将识别结果进行D/A转化后播放出来。在本部分的设计中，则主要完成语音识别的模式匹配算法部分的软件实现。 -First with the endpoint detection of speech to voice some of the useful extracted from the (soon to mute som
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介绍了一种基于 MA T L A B的多个特定人连接词语音识别的方法，并提出了在进行端点检测时，引入平均的概念能进一
步提高识别率。 此设计是以 L P C C系数、 D T W 算法为核心的基于图形界面的设计。 通过大量的实验测试 ，表明该方法基本达
到屏蔽外界环境的影响 ， 具有非常高的精度识别-: In this paper based on a number of specific persons MA TLAB conjunctions speech recognition
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本系统是用c语音编写的基于dtw算法的语音识别系统-The system is written in c voice dtw algorithm based speech recognition system
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DTW算法在实现小词汇表孤立词识别系统时既简单易懂又有效 ，在特定的场合下获的了广泛的应用。但但DTW算法实际应用时有许多缺点 ，本文对语音识别数学模型DTW作了深入的研究 ，提出了改进算法
-DTW algorithm in small vocabulary isolated word recognition system is simple to understand and effective in specific situations have been a wide range
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DTW。这是一个简单的 DTW 算法。是我用来 开通我的帐号的。以后有时间继续贡献。-Dynamic time warping (DTW) is an algorithm for measuring similarity between two sequences which may vary in time or speed. For instance, similarities in walking patterns would be detected, even if in one vid
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两种不同的语音识别算法---动态时间伸缩算法(DTW)和隐马尔科夫模型(HMM),.doc-Speech recognition algorithm in two different dynamic time stretching algorithm--- (DTW) and Hidden Markov Model (HMM),. Doc
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基于MFCC参数和DTW算法的语音识别算法，对0-9这十个数字的中文发音进行识别。该程序对特定的五个人做集合内的识别，程序中已有语料。-The MFCC parameter and DTW algorithm-based speech recognition algorithm, the 0-9 ten digits Chinese pronunciation recognition. The program on five specific identification collection
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一个基于DTW算法的语音识别的C语言识别，可以识别孤立词，相信对大家有用。-A DTW-based speech recognition algorithm in C language recognition, you can identify isolated words, I believe that to be useful.
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mfcc特征提取， dtw匹配，老外写的，值得学习。- feature extraction, including MFCC and HFCC features, widely used in
speech recognition
* a simple DTW (dynamic time warping) pattern matching algorithm which
also can be used for recognition
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在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法，用于孤立词识别。HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据，通过反复计算才能得到模型参数，而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中，DTW算法仍然得到广泛的应用。
本程序是DTW算法的实现-In isolated word speech recog
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于市售 STM32 开发板上实现特定人语音识别处理项目。识别流程是：预滤波、ADC、分帧、端点检测、预加重、加窗、特征提取、特征匹配。端点检测(VAD)采用短时幅度和短时过零率相结合。检测出有效语音后，根据人耳听觉感知特性,计算每帧语音的 Mel 频率倒谱系数(MFCC)。然后采用动态时间弯折(DTW)算法与特征模板相匹配,最终输出识别结果。先用Matlab对上述算法进行仿真，经数次试验求得算法内所需各系数的最优值。而后将算法移植到 STM32 开发板上，移植过程中根据 STM32 上存储空间相
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DTW算法在语音识别，机器学习方面有着很重要的作用。-DTW algorithm in speech recognition, machine learning is convenient and has a very important role.
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